A Fast Nonparametric Sampling Method for Time to Event in Individual-Level Simulation Models
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. Individual-level simulation models often require sampling times to events; however, efficient parametric distributions for many processes may often not exist. For example, time to death from life tables cannot be accurately sampled from existing parametric distributions. We propose an efficient nonparametric method to sample times to events that does not require any parametric assumption on the hazards. Methods. We developed a nonparametric sampling (NPS) approach that simultaneously draws multiple time-to-event samples from a categorical distribution. This approach can be applied to univariate and multivariate processes. We discretize the entire period into equal-length time intervals and then derived the interval-specific probabilities. The times to events can then be used directly in individual-level simulation models. We compared the accuracy of our approach in sampling time-to-events from common parametric distributions, including exponential, gamma, and Gompertz. In addition, we evaluated the method’s performance in sampling age to death from US life tables and sampling times to events from parametric baseline hazards with time-dependent covariates. Results. The NPS method estimated similar expected times to events from 1 million draws for the 3 parametric distributions, 100,000 draws for the homogenous cohort, 200,000 draws from the heterogeneous cohort, and 1 million draws for the parametric distributions with time-varying covariates, all in less than 1 second. Conclusion. Our method produces accurate and computationally efficient samples for time to events from hazards without requiring parametric assumptions. Highlights The nonparametric sampling method is generic and can sample times to an event from any discrete (or discretizable) hazard without requiring any parametric assumption. The method is showcased with 5 commonly used distributions in discrete-event simulation models. The method produced very similar expected times to events, as well as their probability distribution, compared with analytical results. We provide a multivariate categorical sampling function for R and Python programming languages to sample times to events from processes with different hazards simultaneously.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».